Klaviyo客户群第三集欢迎来到克拉维尤客户群播客！这是一个播客，旨在分享我们从与客户的一对一对话中获得的令人难以置信的见解。在第三集中，凯文和我与常驻数据科学家克里斯蒂娜·贾沃斯基（Christina Jaworsky）坐在一起，讨论Klaviyo如何利用数据科学帮助客户有效地使用客户生命周期价值（CLV）等数据。首先，我们对一些数据科学术语进行了阐述，并讨论了Klaviyo如何构建适合我们客户的模型。然后，我们问克里斯蒂娜，她通常会回答哪些关于数据科学的问题，以及我们的客户是如何利用这些数据来改善他们的业务的。在深入分析中，我们将讨论Klaviyo的数据模型，以及它是如何在标准CLV模型上进行改进的。介绍在我们和克里斯蒂娜深入研究数据科学之前，凯文试图重新命名播客。在她开始之前，我们请她告诉我们她的传奇游戏棋盘质问策略。从3点28分开始，马上开始。 什么是数据科学？我们需要一些时间来确定数据科学在Klaviyo的背景下是什么，以及CLV和churr的定义。 客户如何使用CLV？在没有定义的情况下，我们将注意力集中在Klaviyo的实际特性上。具体来说，客户如何利用CLV和客户流失数据来改进其电子邮件营销并获得更好的结果？我们可以谈谈我们最喜欢的播客话题…片段！ 常见数据科学问题在谈话的这一点上，克里斯蒂娜开始问并回答她在克拉维尤内部收到的关于数据科学的最常见的问题，包括重复次数最多的问题，"等式是什么？" 数据科学和克拉维尤的下一步是什么？我们不能让克里斯蒂娜离开时不问她下一个很酷的项目是什么。她预告了Klaviyo客户的下一步计划，以及它的重要性。 克拉维约的数据科学模型：有什么不同？对于核心学习者，我们深入研究了CLV模型背后的数学问题，为什么现有的模型不适合Klaviyo，以及Klaviyo的模型是如何被开发成适合我们客户的独特产品的。听完整集。返回博客主页